我设置了dict2 = dict1。当我编辑dict2时,原来的dict1也改变了。为什么?
>>> dict1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
>>> dict2 = dict1
>>> dict2["key2"] = "WHY?!"
>>> dict1
{'key2': 'WHY?!', 'key1': 'value1'}
我设置了dict2 = dict1。当我编辑dict2时,原来的dict1也改变了。为什么?
>>> dict1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
>>> dict2 = dict1
>>> dict2["key2"] = "WHY?!"
>>> dict1
{'key2': 'WHY?!', 'key1': 'value1'}
当前回答
正如其他人解释的那样,内置字典不能做你想做的事情。但是在Python2(可能还有python3)中,你可以很容易地创建一个ValueDict类,使用=进行复制,这样你就可以确保原始的类不会改变。
class ValueDict(dict):
def __ilshift__(self, args):
result = ValueDict(self)
if isinstance(args, dict):
dict.update(result, args)
else:
dict.__setitem__(result, *args)
return result # Pythonic LVALUE modification
def __irshift__(self, args):
result = ValueDict(self)
dict.__delitem__(result, args)
return result # Pythonic LVALUE modification
def __setitem__(self, k, v):
raise AttributeError, \
"Use \"value_dict<<='%s', ...\" instead of \"d[%s] = ...\"" % (k,k)
def __delitem__(self, k):
raise AttributeError, \
"Use \"value_dict>>='%s'\" instead of \"del d[%s]" % (k,k)
def update(self, d2):
raise AttributeError, \
"Use \"value_dict<<=dict2\" instead of \"value_dict.update(dict2)\""
# test
d = ValueDict()
d <<='apples', 5
d <<='pears', 8
print "d =", d
e = d
e <<='bananas', 1
print "e =", e
print "d =", d
d >>='pears'
print "d =", d
d <<={'blueberries': 2, 'watermelons': 315}
print "d =", d
print "e =", e
print "e['bananas'] =", e['bananas']
# result
d = {'apples': 5, 'pears': 8}
e = {'apples': 5, 'pears': 8, 'bananas': 1}
d = {'apples': 5, 'pears': 8}
d = {'apples': 5}
d = {'watermelons': 315, 'blueberries': 2, 'apples': 5}
e = {'apples': 5, 'pears': 8, 'bananas': 1}
e['bananas'] = 1
# e[0]=3
# would give:
# AttributeError: Use "value_dict<<='0', ..." instead of "d[0] = ..."
请参考这里讨论的左值修改模式:Python 2.7 -用于左值修改的干净语法。关键的观察是,str和int在Python中表现为值(即使它们实际上是不可变的对象)。在观察的同时,请注意str或int并没有什么神奇的特殊之处。dict可以以几乎相同的方式使用,我可以想到ValueDict有意义的许多情况。
其他回答
Dict1是一个引用底层字典对象的符号。将dict1赋值给dict2只是赋值相同的引用。通过dict2符号更改键的值将更改底层对象,这也会影响dict1。这很令人困惑。
推断不可变值比推断引用要容易得多,所以尽可能地复制:
person = {'name': 'Mary', 'age': 25}
one_year_later = {**person, 'age': 26} # does not mutate person dict
这在语法上是相同的:
one_year_later = dict(person, age=26)
你可以通过调用带有额外关键字参数的dict构造函数,一次复制和编辑新构造的副本:
>>> dict1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
>>> dict2 = dict(dict1, key2="WHY?!")
>>> dict1
{'key2': 'value2', 'key1': 'value1'}
>>> dict2
{'key2': 'WHY?!', 'key1': 'value1'}
Python从不隐式复制对象。当您设置dict2 = dict1时,您将使它们引用相同的dict对象,因此当您更改它时,对它的所有引用都将引用处于当前状态的对象。
如果您想复制字典(这是罕见的),您必须显式地使用
dict2 = dict(dict1)
or
dict2 = dict1.copy()
Dict2 = dict1不复制字典。它只是为程序员提供了另一种方法(dict2)来引用同一个字典。
Python中的赋值语句不复制对象,而是在目标和对象之间创建绑定。
因此,dict2 = dict1,结果在dict2和dict1引用的对象之间产生另一个绑定。
如果你想复制字典,你可以使用copy模块。 复制模块有两个接口:
copy.copy(x)
Return a shallow copy of x.
copy.deepcopy(x)
Return a deep copy of x.
浅复制和深复制之间的区别只与复合对象(包含其他对象的对象,如列表或类实例)相关:
浅拷贝构造一个新的复合对象,然后(在可能的范围内)将对原始对象的引用插入其中。
深度复制构造一个新的复合对象,然后递归地将原始对象中的对象的副本插入其中。
例如,在python 2.7.9中:
>>> import copy
>>> a = [1,2,3,4,['a', 'b']]
>>> b = a
>>> c = copy.copy(a)
>>> d = copy.deepcopy(a)
>>> a.append(5)
>>> a[4].append('c')
结果是:
>>> a
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> b
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> c
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
>>> d
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]